Autor: marlib

S rozmachem AI pro generování obrázků se rozsáhle rozšířilo množství AI řešení pro modifikaci existujících obrázků. Zatímco nedávno neexistovalo o moc více než chytré odstranění pozadí, rozsah technologií se za poslední roky rozšířil několikanásobně. V tomto poli je v dnešní době nepochybně vedoucím hráčem Photoshop od společnosti Adobe, na němž budou v tomto článku vysvětlovány a demonstrovány tyto technologie. Generativní rozšíření obrázku Jednou z nejzajímavějších technologií které se v nedávné době objevily na trhu je generativní rozšíření obrázku. Roztažením původního obrázku za jeho okraje doplní AI dle kontextu samotného obrázku a místa na nějž má navázat pokračování scenérie. Tuto technologii je vhodné používat převážně pokud je třeba změnit formát obrázku, ale nelze z něj osekávat. Původní foto (vlevo) vs generativně rozšířená fotka (vpravo) Generativní odmazávání objektu Podobně jako rozšíření obrázku dokáže AI pomocí algoritmů pro generování také odstranit z obrázků objekty. Tato technologie existuje v dnešní době již také integrovaně v nativní Windows aplikaci „Fotky“ a je také zabudována do placené verze Fotek Google nebo na podporovaných telefonech. Photoshop tuto funkci samozřejmě nabízí také pod názvem „Generative Fill“ neboli „Generativní vyplnění“ Ukázka odstranění osoby z fotky: Generativní úprava obrázku Nástrojem Generative Fill se však mimo odstraňování dá také obrázky upravovat. Stačí do okýnka, které vyskočí, napsat, jaký objekt by se měl do zóny vložit. Photoshop pak dokáže korektně do zóny objekt dogenerovat, a to dokonce i se správným stínováním.  Dogenerování automobilu a jezera do prázdné planiny: Automatická barevná korekce Velmi užitečnou funkcí je také automatická AI korekce barev. Ta sama upraví barevné spektrum obrázku aby jeho detaily lépe vyvstaly, a ubere tak potřebu uživatele trávit nad fotkami extra čas. U barevné korekce lze pak také frázemi dodat kontext, tedy zda má obrázek působit chladně, nebo má mít například našedlý filtr. Automatická barevná korekce na obrázku s komplikovanými světelnými kondicemi: Závěr Škála funkcí Photoshop i jiných programů se stále rozšiřuje. Některé aplikace nabízejí funkce měnící vizuál lidí (stárnutí, jiné vlasy,…), jiné se zaměřují například na obnovu starých fotek a jejich kolorizaci. Většina programů se však snaží svůj katalog diverzifikovat co nejvíce aby zaujala co nejširší škálu uživatelů. Funkce které jsou dnes dostupné pouze ve Photoshop se tak možná brzy objeví i v jiných programech a naopak.

Koncept smart home není ničím novým. Prvotní dálkově ovládané spotřebiče a zásuvky se začaly objevovat již začátkem tohoto století. Postupem času se však na trhu objevily produkty využívající AI pro lepší integraci různých komponentů domácnosti. Jak je na tom však tato technologie v dnešní době a po čem sáhnout? Varianty AI domácnosti Ač se o vstup do smart home pokouší aktivně mnoho firem, existují na dnešním trhu víceméně pouze 2 kandidáti pro plnohodnotnou integraci, s nimiž je většina produktů alespoň částečně kompatibilní. Těmi jsou AI systém Google Home a Amazon Alexa. Oba tyto systémy jsou vybudovány nejen pro aktivní hlasovou asistenci uživateli, ale také pro manipulaci s dalšími komponenty v domácnosti. Amazon Alexa Amazon Alexa se na trhu poprvé objevila v roce 2014, původně pouze jako chytré zařízení poskytující způsob jak rychle pokládáním otázek zjistit vše potřebné. Nedlouho po prvotním vydání byla přidána i funkce přehrávat hudbu, přidávat poznámky do kalendáře, nebo třeba tvořit nákupní seznamy. Přibližně dva roky od vydání zpřístupnil Amazon, v reakci na vydání Google home, další balíček funkcí společně s novými zařízeními podporujícími tyto funkce naplno. Těmi bylo primárně ovládání chytrých spotřebičů, osvětlení a zásuvek v domácnosti, a to i na velkou dálku díky aplikaci od Amazonu. Touto dobou se Alexe přidala i možnost napojit se na domácí systém zabezpečení jako jsou kamery nebo senzory. Celá tato integrace byla a stále je celkem pasivní. Ač dokáže Alexa ovládat tyto zařízení, nemá nad nimi přímo kontrolu. Spíše jim pouze posílá příkazy jako by to dělal uživatel. Největší nevýhodou Alexy je pak dost limitovaný repertoár podporovaných řečí. Těch podporuje pouze osm. Na českém trhu tak zdaleka nedosahuje takové popularity jako druhý z produktů konkurenční společnosti Google. Google home Google home lze popsat jedním slovem. Univerzální. Nastupuje na trh roku 2016, měl okamžitě k dispozici větší škálu funkcí než Amazon Alexa. Google při vývoji své infrastruktury home měl hodně z čeho čerpat. Implementoval své robustní AI „Google Assistant“ které je navíc nativně implementováno do telefonů Android a do většiny produktů chytré domácnosti využívající také nádstavby Android od Google. Samotné vydání Google Home bylo dlouhodobým plánem technologického giganta Google, který se na tento produkt dobře připravil. Jejich Android TV, nebo i Android mini používaný v lednicích, pračkách a dalších přístrojích potřebující operační systém pro zprovoznění svých chytrých funkcí, byl vždy jednoduchý k implementaci a tak velmi populární. Po vydání Google Home tak byla jeho implementace do domácnosti otázkou pouhého dodání drobného reproduktoru hostujícího mozek celé operace, a Google assistant se pak již postaral o vše ostatní. Kvůli rozsáhlejší databázi znalostí Google assistant oproti Amazon Alexa je pak také Google mnohem lépe schopný plnit i velmi specifické rozkazy, jako například „nastav atmosféru v místnosti na romantickou“ a podobné. Velká výhoda Google je pak také větší katalog řečí, které dokáže užívat. Naopak jeho zásadní nevýhoda je méně robustní integrace s smart home komponenty které nemají přímo pro Google Home nativní podporu. Závěrem Idea chytré domácnosti je nejen příjemná, ale také v dnešní době praktická. A s příbytkem dalších a dalších technologií do ní investuje mnohem více lidí než dříve. Alespoň částečná integrace domácnosti do jednotného systému je tak věcí, pro kterou více a více lidí směřuje. V momentální době je pro ně nejjistější a nejlepší volbou zde v České republice rozhodně Google Home, který podporuje češtinu a je obecně robustnější stran svých funkcí. S nedávnou expanzí Amazonu do východní Evropy se však z Amazon Alexy stává také potenciálně zajímavý produkt do budoucna.

Započato společností Waymo, popularizováno Teslou, a dnes již vyvíjeno po celém světě všemi automobilkami. Koncept samostatně jezdících automobilů uchvátil svět již dávno před jejich prvním představením na trhu. Od dob kdy první stroje vyrazily na silnice fascinovala lidi idea možnosti automatizované přepravy. Tento sci-fi koncept se však stal realitou až v posledních letech. Prvopočátky AI v automobilech Ač idea samotná existuje již desítky let, samotná realizace nebyla nijak jednoduchým úkolem. O tom vypovídá téměř stoletý vývoj do stavu prvních realizací. Prvotní experimenty s autonomními řídícími systémy se začaly objevovat již kolem roku 1920. Prvotní velmi základní implementace se technologie dočkala již roku 1950, kdy se objevilo technologické demo s názvem „cruise control“, poskytující částečnou asistenci řidiči stran udržování adaptivní rychlosti automobilu. Opravdového začátku vývoje se však automatizovaná automobilizace dočkala až kolem roku 1980, kdy do výzkumu a vývoje této technologie pod vedením Pittsburghské „Carnegie Mellon University“ s financováním vlády Spojených států začal rozsáhlý výzkumný projekt zabývající se automatizací celého procesu řízení automobilu. „Cruise command“ tlačítko implementované v automobilu AMC Ambassador, 1967 První autonomní automobily Výzkum podpořený mohutnými finančními investicemi se dočkal prvních prototypů velmi brzo po svém začátku, a první plně funkční prototyp poskytující částečnou automatizaci řízení až v rychlosti 31km/h nebo například parkováním se objevil již v roce 1985. Tento prototyp, ač stále velmi v plenkách, upoutal pozornost ostatních velkovýrobců a naznačil možnost skutečné existence této technologie. První kdo se vydal podobnou cestou pak byla automobilka Mercedes-Benz, která roku 1987 bohatě zafinancovala výzkumný projekt zadaný Mnichovské „Bundeswehr University“. Tento projekt, známý jako projekt „EUREKA Prometheus“. S dalšími úspěchy amerických vědců, přidávajících postupně do roku 1990 schopnost automobilu vyhýbat se překážkám, reagovat na prostředí, jezdit i v noci a úspěšně dosahuje automatizace až do rychlosti 61km/h byl již nástup automatizovaných automobilů nepopiratelným. Období stagnace Prvotní úspěchy v poli automaticky pojízdných automobilů vyvolaly však naneštěstí snad až přehnanou euforii. Technologie se brzo po jejím vzniku chytil dopravní institut USA, a s vládní dotací 650 milionů dolarů se vrhl po hlavě do projektu který předběhl dobu. Systému autonomních dálnic. Autonomní auta by byla satelity řízena po dálnicích přes celou zemi, přebíraje kontrolu od řidiče pro eliminaci chybovosti v řízení. Tento megalomanský projekt bal však kvůli technologii doby v níž vznikal (1991-1998) prakticky neproveditelný. Nerealističnost celého projektu začala být jasná nedlouho po jeho započetí, a tak z celé slavné migrace na autonomní automobilitu nevzniklo více než demonstrace konceptu provedená roku 1997, kdy automobil Audi řízený systémem Navlab vyvinutým právě Pittsburghskými vědci projel 4,584 kilometrů skrz 15 států, a to z 98% autonomně. Celkový neúspěch projektu s masivními cenovými ztrátami však na dlouhou dobu seriózní vývoj pozastavil. Dalšího průlomu se tak svět dočkal až za dlouhých 20 let. Tým Pittsburghské university vyrážející na svou 4584 kilometrů dlouhou cestu v automobilu vybavenému jejich technologií Navlab 5. Současnost autonomních automobilů Po dlouhé dvacetileté odmlce se objevila další revoluce. Americká firma Waymo ohlásila v roce 2017 své vyvíjené plně autonomní taxi. To se dočkalo svého představení veřejnosti již o rok později, kdy začalo ve městě Phoenix v Arizoně jezdit první plně automatizované taxi. Do roku 2020 pak Waymo rozšířilo své služby po rozsáhlé části USA a z automatických taxi operovaných na dálku z centrály se stala celkem běžná součást měst. Po prvotním představení robotických taxi se s autonomními vozidly roztrhl pytel. Automobilky viděly konečně skutečné aplikace které nebyly pouze testovními kusy a začaly také lačnit po rozšíření svého katalogu o autonomní vozidla, investuje rozsáhlé sumy do rozvoje této technologie. V roce 2019 se představilo nejrychlejší autonomní auto od výzkumné společnosti Roborace dosahující 282km/h, dokazuje schopnost autonomních vozidel jezdit rychleji než jen 30 nebo 60 km/h. V roce 2021 se na obecném trhu poprvé objevilo auto s autonomními prvky schopné samostatného řízení do rychlosti 30km/h. Jednalo se o limitovanou edici Legend Hybrid EX od Hondy. Nedlouho po nich následoval Mercedes-Benz, a o rok později také Ford a Volkswagen. Ve stejném roce se také na trhu objevily elektromobily společnosti Tesla s plně autonomním řízením, jejichž popularita již pouze upevnila pevnou pozici autonomních vozidel na silnicích 21 století. V dnešní době má alespoň částečnou automatizaci valná většina nově vyráběných automobilů všech velkých firem. Leadrem v této oblasti zůstávají stále Tesla, Volkswagen a Mercedes-Benz, které do implementace vložily a vkládají rozsáhlé prostředky. A ač mnozí s automatizací automobility nesouhlasí a shledávají ji nebezpečnou, její přítomnost již jen tak nezmizí.

Nadpis urovne 3 Nadpis urovne 4 sdgsdgsdgsd sdmg hsdjk hsd hjsdh gjksh jsdh jklhdsfjkhsdj hsjkdfhg jdfshgjlsd jdsfhl gjdf jlsdh jsdlf jdfhjdfhjklhdf hdfls hjdksh ljdf jsd hjldf hlgjdfhgjdfhsj hsdfl hdf Popis obrázku

Pronikání AI do našeho každodenního života je jednoduše pozorovatelným trendem. Častěji a častěji se setkáváme s umělou inteligencí s níž také v rozsáhlém měřítku komunikujeme. Právě schopnost komunikace a poskytování rad a pomoci je velkým faktorem rozvoje AI. A kde lépe sledovat právě tento trend než na místě kde je nám pomoci potřeba nejvíce a nejrychleji, v uživatelské podpoře. Počátky AI v uživatelské podpoře Prvopočátky umělé inteligence pronikající do prostoru uživatelské podpory můžeme pozorovat již velmi dávno. Primitivnější AI modely se v podobě chatbotů objevují na stránkách velkých prodejců a firem již roky. Příkladem může být například pomocník na stránkách Alza.cz, nebo například software na stránkách Vodafone či T-Mobile. Tato artificiální podpora poskytovala záklandí informace které zákazník vyžadoval, avšak s pokročilejšími požadavky odkazovala vždy na call linky. Bylo to však až s příchodem robustnějších AI modelů kdy tento koncept zažil opravdovou revoluci. Zatímco jednoduché modely, které lze do dnešních dní nalézt na stránkách společností, poskytují víceméně pouze glorifikované filtrování obsahu, implementace chatbotů sahajících do databází stránky samotné nabízí výrazně lepší zážitek. A s rychlým rozvojem pravděpodobně uvidíme implementaci těchto chatbotů výrazně intenzivněji. Současnost AI asistentů A příchodem komunikace schopné umělé inteligence začaly i jednoduché systémy AI podpory rapidně konvertovat na nově vznikající systémy. Například podpora Microsoft spojila síly s jejich AI modelem Copilot a konvertovala počáteční fázi uživatelské podpory na kompletně AI chatbota schopného nejen navést uživatele k užitečným odkazům na stránkách Microsoft, ale také poskytnout konstruktivní rady k řešení situace do které se uživatel dostal. Dalším příkladem pak může být nyní testovaný AI pomocník společnosti Amazon schopný poradit uživateli při nákupu například nového PC při výběru komponent. Co nás čeká v blízké budoucnosti? Pilotní projekty velkých společností ukázali konkurenci potenciál této technologie. A mnohé firmy se tak začaly střemhlav vrhat do zajišťování vlastních řešení v této sféře. Na českém trhu lze například uvést mobilní operátory, jimž v tento moment bezpochyb dominuje O2, jejichž AI chatbot pro uživatelskou podporu prakticky kompletně nahradí kontakt s operátorem. Na hlubší implementaci AI pracují také technologické společnosti jako Alza, TS Bohemia nebo například i burzovní stránky jako Aukro. A ač jsou jejich implementace zatím v plánování či v plenkách, je jisté, že se jich v nějaké implementaci dočkáme. Není tedy nereálné že do několika let budeme veškeré své požadavky na podporu řešit výhradně s umělou inteligencí schopnou nám dobře a prakticky poradit.

Stejně jako v minulých letech se i letos konala pravidelná vývojářská konference WWDC firmy Apple, tentokrát od 10. do 14. června. Na této konferenci jsou tradičně oznamovány nové funkce jejich systémů, nová zařízení a vývojáři aplikací mají prostor představit své novinky. Největší zájem však zpravidla bývá o úvodní přednášku, kde Apple představuje svoji strategii pro nadcházející rok. Letos se největším tématem stala umělá inteligence od Applu v podobě Apple Intelligence. Nebylo to přitom žádné překvapení. S ohledem na současné trendy a konkurenci se to dalo očekávat, a již dříve jsme věděli o spolupráci mezi Applem a OpenAI, která umožňuje integrovat generativní technologie od OpenAI do softwaru Applu. AI Funkce Na konferenci Tim Cook představil Apple Intelligence, a následně další lidé postupně ukazovali veškeré AI funkce, kterých nebylo zrovna málo. Celá tato část konference zabrala něco kolem 40 minut. Tyto funkce mají být implementovány napříč všemi druhy zařízení od Applu, jako jsou iPhone, iPad a MacBook. Psaní a úpravy textu Apple Intelligence nabízí několik funkcí, které usnadňují psaní a úpravu textu. Dokáže tak rychle a efektivně zkontrolovat gramatiku a pravopis našich textů. Neomezuje se však jen na psaný text. Je schopna poslouchat například hovory a přepsat je do textové podoby. Nemusíme se tedy při hovoru zdržovat poznamenáváním důležitých informací, zařízení to udělá za nás. Další významnou funkcí je shrnutí obsahu. Můžeme umělé inteligenci poskytnout naše maily, dokumenty, nebo třeba přepsané hovory a dostaneme stručné a přehledné shrnutí. Tímto způsobem získáme rychlý přehled o klíčových bodech bez nutnosti čtení celého dokumentu. Pro zvýšení efektivity komunikace nabízí Apple Intelligence také možnost přepsání zpráv či emailů. Může upravit tón naší zprávy, aby vyzněla například více přátelsky nebo profesionálně, v závislosti na tom, s kým komunikujeme. Nemusíme tak dlouho přemýšlet nad tím, jak naše zpráva vyzní. Čas při odpovídání na zprávy nám též ušetří zajímavá technologie Smart Reply. Tento nástroj dokáže rozpoznat otázky v přijatém emailu a nabídnout uživateli několik variant odpovědí. Na základě výběru uživatele pak vygeneruje celý email. Ukázka nástroje Smart Reply Generování a úprava obrázků Apple Intelligence poskytne také nástroje pro generování a úpravu obrázků, které uživatelům umožňují snadno tvořit a vylepšovat vizuální obsah. Definitivně zajímavou funkcí je možnost označit vlastní náčrt a nechat umělou inteligenci vygenerovat plnohodnotný obrázek. Tato technologie rozpozná základní tvary a linie a na jejich základě vytvoří detailní obraz. Můžeme tak oživit třeba své poznámky třeba ze školy. Nechybí ani možnost generovat obrázky z textového popisu. Uživatel jednoduše zadá popis obrázku, který chce vytvořit, a AI podle tohoto popisu vygeneruje odpovídající obraz. Tímto způsobem lze snadno a rychle vytvářet obrázky bez nutnosti pokročilých dovedností v grafických programech. Méně užitečnou, ale zábavnou funkcí je generování emotikonů. Uživatelé mohou vytvářet vlastní emotikony nejen z promptů, ale i z fotografií svých přátel a rodiny. Tato funkce přináší nový rozměr komunikace, kde se emotikony stávají osobnějšími a výraznějšími. Další spíše zábavnou funkcí je tvorba vlastního vzpomínkového videa pomocí umělé inteligence. Opět stačí zadat popis, o čem si představujeme naše vzpomínkové video, a AI se postará o zbytek. Vyhledá v naší galerii nejvhodnější fotky a videa a vytvoří námi požadované vzpomínkové video. Naopak velmi užitečnou vychytávkou by mohlo být vyhledávání fotografií a videí na základě popisu. Umělá inteligence nám proleze galerii a najde obrázky a videa, které odpovídají zadanému popisu. Konečně by tak nebylo nutné prohledávat stovky fotek v našich galeriích. Velký potenciál má i nástroj Clean Up. Ten umožňuje vymazat nechtěné objekty nebo osoby v pozadí fotografií, čímž zajišťuje, že výsledný obrázek bude vypadat přesně podle našich představ. Nástroj je ideální pro vylepšení svých fotek nebo odstranění rušivých prvků z krásných scén. Ukázka nástroje Clean Up Komunikace se Siri I Siri, hojně používaná virtuální asistentka, dostala díky AI pár vylepšení. Má vylepšené porozumění lidské řeči a zvýšenou paměť posledních požadavků. Komunikace tak má být přirozenější. Když se třeba přeřekneme a následně se opravíme, Siri stále náš dotaz pochopí a nemusíme ho zadávat znovu.  A co když zrovna chceme použít Siri, ale nacházíme se v prostředí, kde není vhodné mluvit? Pak můžeme využít nové možnosti textové komunikace se Siri. Nově se také Siri bude moci obrátit s dotazem od uživatele na chatGPT. Tuto možnost jde však zrušit. Nemáme se bát o své soukromí? Na konferenci bylo několikrát zmíněno, že Apple dbá na bezpečnost a soukromí svých uživatelů. Aby neunikly žádné osobní informace, Apple se snažil implementovat co nejvíce AI funkcí tak, aby byly vyhodnoceny lokálně přímo na našem zařízení. Některé AI funkce však potřebují větší výpočetní výkon, a tak je Apple zpracovává na Apple silicon serverech, které žádná osobní data neukládají a ani je nezpřístupňují Applu. Závěr Apple Intelligence bude ke konci tohoto roku uvedena v beta verzi pro USA. Plné vydání je plánováno na rok 2025. Apple Intelligence bude podporována na těchto zařízeních: iPhone: iPhone 15 Pro iPhone 15 Pro Max iPad: iPad Air (od M1 a novější) iPad Pro (od M1 a novější) Mac: iMac (od M1 a novější) Mac mini (od M1 a novější) MacBook Air (od M1 a novější) MacBook Pro (od M1 a novější) Mac Studio (od M1 Max a novější) Mac Pro (od M2 Ultra a novější) plánované vydání však neplatí pro Evropu. Pár dní po konferenci Apple oznámil, že v Evropě se Apple Intelligence tento rok vůbec neobjeví. Důvodem je podle Applu zákon DMA. Musí se tedy ještě zajistit, aby nové funkce byly v souladu s pravidly tohoto zákona. Neznamená to, že by u nás Apple Intelligence vůbec nevyšla, pouze si na ni budeme muset počkat. Pro zájamce je úvodní přednáška dostupná na Youtube.

Trendem dnešních dní je bezpochyby integrace AI do všech komponentů běžného života. Jedním z velkých tahounů celého hnutí je však rozhodně integrování umělé inteligence do operačního systému, o což se aktivně snaží Microsoft a propojení AI s webovými rozhraními. Ač většina prohlížečů v dnešních dnech přímý propoj s AI ještě nemá, některé jsou již blízce propojeny s umělou inteligencí a její implementaci využívají pro mnoho zajímavých funkcí. Leadery v tomto prostoru jsou pak bezpochyby Microsoft se svou umělou inteligencí Copilot provázanou s prohlížečem Edge a Opera využívající ve svých prohlížečích svou umělou inteligenci Aria. O integraci se pomalu pokouší Google, implementujíc funkce svého AI modelu Geminy do prohlížeče Chrome, avšak tato implementace je zatím pouze velmi povrchní a nemá o ni proto moc smysl mluvit.  Copilot Microsoft během posledních několika let pracuje téměř výhradně na větším a větším zapojení své umělé inteligence do všech svých programů. Jejich prohlížeč Edge zde není výjimkou. Je to právě on z nějž je v dnešní době Copilot nejpřístupnější. A integrace to není zanedbatelná. Edge díky Copilot dokáže mnoho zajímavého. Historie Historicky začínala integrace AI do Edge pod jménem Bing AI. Tento model dokázal nejen odpovídat na otázky, ale také generovat obrázky či pomáhat s plánováním. Jeho integrace do prohlížení pak byla pouze limitovaná, vyžadujíc částečné přeformulování dohledávané informace místo nabídky pouhého rozkliknutí. Po roce a půl existence se, v návaznosti na rebrand celého Microsoft AI, stal z Bing AI Copilot. Jeho funkcionalita se rozšířila o přímou interakci s webem a ze samostatné stránky s AI modulem se stalo vyvolatelné menu v pravém horním rohu prohlížeče Edge. Poslední zásadní změnou kterou Microsoft udělal v dubnu 2024 bylo rozdělení standardního Copilota na sub sekce Designer pro generování obrázků, a kategorie vacation planner, cooking assistant a fitness trainer zaměřené na specifické sektory užití. Samotné jádro Copilota tedy již v dnešních dnech neumí generovat obrázky a odkazuje se na sekci Designer. Využití Copilot a samotný Edge mají zásadní výhodu v přímé integraci do Windows. Jakožto součást balíčku aplikací od Microsoft má Copilot možnost komunikovat i s aplikacemi Office, a tudíž může například přidávat poznámky do kalendáře. Samotné integrování do prohlížení webu je pak ve dvou separovaných částech. První z nich je přímé odkázání na Copilot umožňující označit jakoukoliv část textu a okamžitě se umělé inteligence zeptat na doplňující informace. Druhou zásadní funkcí je pak překlad pomocí AI, který Edge velmi hezky propíše přímo na stránku. Přístup ke Copilotovi funguje přes přehledné menu které lze otevřít kliknutím na dedikované tlačítko v pravém horním rohu prohlížeče, odkud je také možno přejít na plnohodnotnou stránku Copilot. Poslední z potentních funkcí Copilot která je také integrovaná do samotného prohlížeče je pak asistent pro psaní. Ten dokáže na základě poskytnutých informací a nastavených parametrů na místě vygenerovat kompletní text vhodný například pro vložení jako motivační dopis při odpovědi na pracovní nabídku nebo jako email. Copilot funguje v rozsáhlé škále jazyků včetně češtiny, v niž dokáže také generovat veškeré texty. Aria Umělá inteligence Aria od společnosti Opera Software je hluboce integrovaná do jejich primárních prohlížečů Opera One a Opera GX a je jedním z jejich primárních taháků. Historie Aria byla spuštěna v roce 2023 po přibližně roce vývoje, původně pouze v prohlížeči Opera GX. Nedlouho poté byla přidána i do prohlížeče Opera při jeho rebrand na Opera One. Vývoj samotné Arie byl proveden prakticky kompletně před její první implementací a neprošla tedy mnoha očividnými změnami. Aria je vystavěná na ChatGPT 4.0 a využívá částečně jeho databázi, přidávaje vlastní databázi spravovanou společností Opera zaměřenou převážně na jejich vlastní funkcionality. Toto propojení tak přináší Arii plnohodnotnou versatilitu ChatGPT s užitečnými nadstavbami. Využití Opera implementuje svou umělou inteligenci do několika různých aspektů svého prohlížeče. Tím primárním je implementace rozkliknutelného okna, podobně jako u Copilot. To vyvolá okénko s přístupem k AI chatu. Hlubší implementaci zde pak také má překlad a dohledávání informací, jehož nabídka se zobrazí při označení jakéhokoliv textu či obrázku. Aria také dokáže interagovat s videi. Pomocí dedikovaného přidaného tlačítka RGX může prohlížeč pomocí AI zlepšit barvy jakéhokoliv videa pro lepší kvalitu sledování.  Aria také dokáže interagovat s dalšími komponenty integrovaných služeb v prohlížeči Opera jako například ve vestavěné krypto peněžence nebo zabudovaných nástrojích pro optimalizaci využití (tato funkce je dostupná pouze u Opera GX). Aria je dostupná primárně v Angličtině, v niž komunikuje nativně. Dokáže rozumět a odpovídat i v jiných jazycích, ale pouze pomocí oboustranného překladu, což může vyústit v nižší kvalitu odpovědí. Budoucí implementace AI v prohlížečích se neustále rozvíjí a zlepšuje. A s očividným úspěchem dvou plně integrovaných AI modelů se dá očekávat brzký příchod dalších. Například zmíněný model Geminy od Google se již do Chrome začíná pomalu ale jistě vsouvat. Společnost Apple také postupně přidává integraci svého Apple AI do prohlížeče Safari, s informacemi o plné integraci s příchodem příští verze. A například společnost Mozilla corporations publikující Mozilla AI také dle informací zvažuje integraci své umělé inteligence do prohlížeče Firefox. Je tedy jisté že AI v prohlížečích uvidíme už jen víc a víc.

AI obrázky. Velké téma dnešních dní. Pro někoho forma umění, pro jiné chudá kopie práce opravdových umělců. Toto kontroverzní téma třese již přes rok internetem. Ale ač mnozí považují AI umění za zlo, je jen těžko popiratelné, jak daleko se právě generování obrázků posunulo. V dnešních dnech již máme mnoho různých programů a AI algoritmů generujících různorodé obrázky různorodé kvality. V dnešním článku se právě na onu kvalitu zaměříme.  Trocha historie Píše se rok 1957. Sovětský vesmírný vývoj za poslední roky prošel zásadním vývojem a SKP je připraveno, v rámci svého závodu s Americkou NASA, získat další velký úspěch. Vyslání prvního živého tvora do kosmu. Jedná se o fenku Lajku, která se nalodí na plavidlo Sputnik 2, v němž odletí směrem ke hvězdám. A 3.11. se tak opravdu stane. Lajka, oblečená v úhledné vesmírné uniformě na palubě drobného plavidla Sputnik 2, vystoupá jako první živý tvor pocházející z planety Země na oběžnou dráhu. Lajka se stala hrdinkou celého lidstva i psího pokolení. Její mise však naneštěstí skončila pro našeho psího hrdinu tragédií. Lajka se na zemi živá již nevrátila.  Poskočíme o pouhých 12 let vpřed do roku 1969, tentokrát do USA. Dne 16.7. odlétá z Americké půdy raketa, která změní dějiny. Oběžné dráhy dosahuje za 12 minut a o 4 dny později, 20.7., dosedá na povrch měsíce. Jedná se o raketu Apollo 11, na jejíž palubě se nachází posádka všem dobře známých mužů. Velitele Neila Armstronga, pilota lunárního modulu Edwina Aldrina a pilota velitelského modulu Michaela Collinse. Apollo 11 se vrátilo zpět na Zemi 24.7. stejného roku, přinášeje zpět nejen živou posádku, ale také mnoho vzorků hornin a fotografií měsíce. Slovy samotného Armstronga, „Toto je malý krok pro člověka, ale velký krok pro lidstvo.“ Co na to ale psi? Jejich poslední kosmonautka se dostala pouze na oběžnou dráhu, a dokonce se ani nevrátila živá. Díky AI tohoto však právě dnes můžeme dosáhnout, a dát psímu pokolení také možnost dotknout se povrchu měsíce, abychom napravili tuto nespravedlnost. Tedy alespoň digitálně. Nechť tedy započne naše velká psí cesta na měsíc! Testování AI generování obrázků Skočme nyní zpět do roku 2024 a podívejme se na to, co budeme testovat. Dnešní test se zaměří na velké a populární programy na generování obrázků. Nebude se však zaměřovat pouze na výsledky, ale i na příjemnost jejich užití a případné nacenění. Našimi subjekty budou Dall-e 3.0, Midjurney, Microsoft Designer, Leonardo.ai, Ideogram a v neposlední řadě Canva. Testování generování vyžaduje primárně dobrý „prompt“, neboli text, který do modulu prvotně vložíme. Jelikož většina AI operuje primárně v angličtině a poskytne tak nejlepší výsledky právě v tomto jazyce, bude samotný prompt anglicky. Náš psí příběh započne promptem:„Generate me an image of a dog in an astronaut suit on the surface of the moon overlooking planet Earth in the distance. Next to the dog, there should be a brown flag with a bone symbol on it and also a rocket similar to Apollo 11.“(Vygeneruj mi obrázek psa v astronautském obleku na povrchu měsíce sledujícího planetu Zemi v dáli. Vedle psa by měla být hledá vlajka se symbolem kosti a raketa podobná Apollu 11.) Stran generování samotného necháme AI pouze jeden pokus. Většina umělé inteligence generující obrázky vygeneruje 4 různé naráz. Ve článku bude vložen pouze nejlepší z výsledků. A nyní už, bez dalšího zdržování, vzhůru na psí expedici ke hvězdám. Dall-E 3.0 • Placený program (spadá pod ChatGPT subscription)• Dostupný přímo na stránkách ChatGPT• Velmi jednoduché a intuitivní používání• Lze nalézt mnoho jiných stránek implementujících jeho technologii Dall-E 3.0 vyvíjené společností OpenAI je v dnešní době z velké části jistotou pokud jde o generování obrázků. Pro profesionálnější užití se jedná o optimální volbu, spojující efektivnost a kvalitu. Je však dobré podotknout, že nejvyšší kvality dosáhne pouze enterprise uživatel. Prostý uživatel sahá na osekanější verzi tohotéž modelu poskytující slabší výsledky. Potřeba placení je navíc obecně pro mnohé překážkou. Existuje však mnoho stránek, které služby Dall-E 3 v limitovaném rozsahu a méně kvalitní nabízejí také. Dall-E se popasovalo s naším psím hrdinou ve víceméně realistickém vyobrazení. Samotný pes je zpracován v rozumné kvalitě. Neobjevuje se zde pro AI typické artefaktování očí a má i správné množství prstů na končetinách. Kde se však problém očividně nachází jsou texty, které se AI pokusilo do obrázku implementovat. Ty jsou absolutně nepoužitelné. Toto je však neduh většiny dnešních AI modelů generujících obrázky. Stran dodatků zde máme sice planetu Zemi v pozadí, ale Dall-E kompletně odignorovalo požadavek pro zakomponování rakety a na vlajku místo kosti dalo psa. Vzhledem k tomu, že Dall-E generuje pouze 1 obrázek na prompt, držím se mnou nastavených pravidel a další šanci mu již nedávám. Hodnocení: + Kvalita samotného psa+ Téměř nulové artefaktování+ Rozumně vypadající oblečení (až na nejasný přechod u tlapek)+ Planeta země v pozadí  – Texty v obrázku jsou nesmyslné– AI nevložilo 2 z požadavků Celkové hodnocení: 4/10 Midjurney • Původně dostupná trial verze zdarma, která byla nyní již vypnuta pro nové uživatele • Přístup převážně přes Discord díky příkazům• Zvláštně nastavené nacenění ve 4 různých programech poskytujících limitované funkce Midjurney je na trhu již dost dlouhou dobu. Přišlo nedlouho po první iteraci Dall-E a za svou existenci prošlo již 6 různými modely. Co bylo na Midjurney vždy příjemné byla možnost jeho užití zdarma díky otevřené komunitě na Discordu, kde si uživatel mohl díky příkazům generovat obrázky. Kvůli masivnímu vytížení, které Midjurney nyní zažívá, je však tato zkušební verze vypnutá pro nové uživatele, a po půl roce v tomto stavu se zdá, že to tak pro bližší dobu i zůstane. Nacenění Midjurney je pak relativně zvláštní. Vzhledem k jejich zaměření převážně na profesionální tvůrce a firmy má Midjurney 4 kategorie poskytující různé subkategorie jejich produktu. Jejich implementace je pak primárně pro vložení do většího kódu nebo hromadné generování. Pro uživatele je tak relevantní asi pouze nejlevnější úroveň Midjurney za 8 euro, která je však velmi limitovaná a neposkytuje ani primární přístup ke službě při přeplnění. Stran kvality Midjurney ukazuje proč je jednou z jendiček trhu. Nejen že vložilo vše, co jsme po něm požadovali, ale až na chybnou implementaci psí hlavy procházející hledím helmy neudělalo zásadní chybu v celém produktu.

Testování softwaru je klíčovou součástí vývoje každé aplikace nebo systému. Jeho hlavním cílem je zajistit, aby software fungoval správně, byl bez chyb a splňoval požadavky uživatelů. Testování pomáhá identifikovat a opravit chyby ještě předtím, než se produkt dostane k uživatelům, což minimalizuje riziko nespokojenosti zákazníků a finančních ztrát spojených s chybami ve výrobním prostředí. Čím později je chyba v programu odhalena, tím časově a finančně náročnější je ji opravit. Chyby totiž mohou vést k vážným problémům, včetně ztráty dat, bezpečnostních rizik a výpadků systému. Proto je testování nezbytné pro udržení kvality a spolehlivosti softwaru. Proč použít AI? AI má potenciál změnit způsob, jakým testujeme software, a přinést mnoho výhod. AI může například pomoci automatizovat opakující se úkoly, což uvolní čas testerům, aby se mohli soustředit na složitější testy. Díky strojovému učení může AI také analyzovat data z minulých testů a předpovídat, kde by mohly vzniknout nové chyby, což zvyšuje přesnost a důkladnost testování. Dále pak umožňuje rychlejší a efektivnější testování. Automatizované nástroje poháněné AI mohou provádět testy mnohem rychleji než lidští testeři. Kromě toho mohou AI nástroje zlepšit pokrytí kódu testy, zlepšit optimalizaci testů a odstranit případné duplicity. Celkově lze říci, že AI má potenciál výrazně zlepšit proces testování softwaru, zvýšit jeho efektivitu, spolehlivost, rychlost a cenu. V následujících částech článku se podrobněji podíváme na různé způsoby, jak AI může být využita v testování softwaru, a na konkrétní přínosy, které přináší. Konkrétnější případy použití AI může být použita v různých oblastech testování, a to od tvorby testovacích případů až po analýzu výsledků testů. Zde jsou některé konkrétní příklady: Generování testovacích případů: AI nástroje mohou automaticky generovat testovací případy na základě analýzy kódu a uživatelských scénářů. To zajišťuje, že všechny možné scénáře jsou pokryty a žádný důležitý test není opomenut. Sebeléčení: Když dojde ke změnám v uživatelském rozhraní nebo kódu, vývojáři často zapomenou promítnout tyto změny i do testovacích skriptů, které následně začnou selhávat. AI může automaticky rozpoznat a opravit tyto problémy, což minimalizuje potřebu ruční údržby testů. Automatické regresní testování – regresní testy slouží k ověření toho, že dříve otestovaný kód po našich změnách stále funguje. Nejenže AI dokáže rozpoznat, kdy testy spustit, ale navíc usoudí, které testy se týkají našich změn. To pak zkracuje cyklus regresního testování. Analýza a predikce chyb v kódu: Pomocí strojového učení může AI identifikovat a předpovědět chyby v softwaru, které by mohly nastat. Tímto způsobem mohou být problémy vyřešeny dříve, než se stanou kritickými, což zkracuje dobu potřebnou k uvedení produktu na trh. Testování Uživatelského Rozhraní (UI): AI může automaticky porovnávat snímky obrazovky a detekovat vizuální odchylky, které by mohly ovlivnit uživatelský zážitek. Kromě toho je AI schopno přizpůsobit se změnám v UI bez zásahu člověka do testů. Dokáže též UI testy generovat. Co AI zatím moc nezvládá Ikdyž AI dokáže přinést spoustu výhod, existují úlohy, které zatím spolehlivě nezvládne. To jsou například: Generování komplexnějších testů. I přes to, že dokáže dobře shrnout výsledky testů, zatím nedokáže spolehlivě poskytnout, nebo navrhnout kroky potřebné k vyřešení tohoto problému. Testování uživatelské zkušenosti, tedy testy sledující chování uživatelů používajících naši aplikaci, logicky poskytne lepší výsledky, když aplikaci používá člověk, než když ji používá umělá inteligence. Software AI funkce se využívají například v těchto Softwarových nástrojích: Testsigma Katalon testRigor Funkce těchto testovacích nástrojů se moc neliší. Všechny podporují tvorbu testů pro desktopové aplikace, mobilní aplikace,  webové aplikace i API testování. Hlavně testRigor zdůrazňuje schopnost generovat testy pomocí pouhého slovního popisu. Není potřeba žádné programování. Případné chyby se dají jednoduše opravit přepsáním chybného kroku. Tuto funkci však umí i ostatní zmíněné nástroje. Všechny nástroje dokážou generovat testy pro zvýšení pokrytí testů. Nechybí ani schopnost odhalovat chyby v kódu, nebo třeba sebeléčení, tedy schopnost opravit testy např. při přejmenování nějakého objektu, kvůli kterému by testy začaly selhávat. Tím se snižuje i čas potřebný k údržbě testů. Katalon navíc umožňuje své nástroje propojit s nástrojem Jira. Katalon pak dokáže generovat testy na základě ticketů z Jiry. Dále nabízí Katalon AI asistenta StudioAssist, který je postavený na GPT API od OpenAI. Nejenže dokáže generovat testy, ale také dokáže vysvětlovat úseky kódu a pomoci tak méně zkušeným testerům. Ukázka StudioAssist – stačí označit text a kliknout na „Explain Code“ Následné vygenerované vysvětlení Závěr AI v testovacím softwaru potřebuje ještě nějaký ten čas, nicméně už teď dokáže snížit čas strávený na tvorbě jednoduchých a repetitivních testů a na údržbě testů. Tím ušetří testerům čas a mohou se tak věnovat tvorbě komplexnějších testů, které AI tak dobře nezvládá. To povede i na lepší kvalitu vyvíjeného produktu. Zároveň tak mohou firmy ušetřit na testerech.